VGG 卷积神经网络模型

VGG（Visual Geometry Group）是一种经典的卷积神经网络模型，由牛津大学的研究团队提出。VGG网络以其简洁明了的结构而闻名，它在2014年的ImageNet图像分类挑战中取得了很好的成绩。

VGG网络主要由卷积层和池化层组成，它使用了很小的卷积核大小（3×3），但是卷积层的深度较大，可以达到16或19层。这种深度结构使得VGG网络能够学习到更复杂、更抽象的特征表示。

VGG网络的基本结构是连续堆叠多个相同尺寸的卷积层和池化层，最后接全连接层进行分类。VGG网络中的卷积层使用了较小的步幅（stride）和填充（padding）来保持特征图的尺寸不变，而池化层则用来降低特征图的空间尺寸。VGG网络可以根据需要进行不同深度的堆叠，其中VGG-16和VGG-19是最常用的版本。

VGG网络的优点在于其简单、清晰的结构，易于理解和实现。然而，由于其深度较大，参数量较多，导致模型比较庞大，计算量较大，训练和推理速度较慢。近年来，一些后续的卷积神经网络模型如ResNet、Inception等在VGG的基础上做了改进和优化。